Google Developers Japan

Android コードラボコースを公開！

2019年1月22日火曜日

この記事は Google デベロッパートレーニングシニアプログラムマネージャー、Jocelyn Becker による Android Developers Blog の記事 "Android codelab courses are here!" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent }

Android Developer Fundamentals コースのランディングページ

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地図にカスタマイズしたマーカーを表示するアプリ、カスタマイズしたファンコントローラビュー、暗闇の中に隠れた Android のスクリーンショット

各コースの教材

改訂版 Android Fundamentals コースの教材

Advanced Android コースの教材

Yuichi Araki - Developer Relations Team

Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）

2019年1月18日金曜日

[Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材について株式会社 Preferred Networks リサーチャー齋藤俊太様から寄稿いただきました - Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud]
昨今、機械学習や深層学習といった技術は IT 企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。
そこで、株式会社 Preferred Networks（以下、PFN）は、Google Colaboratory（以下、colab）を用いた学習教材を作成しました（なお、資料の一部は株式会社キカガクの協力を得て執筆されています）。本資料は、日本メディカル AI 学会公認資格：メディカル AI 専門コースのオンライン講義資料として作られたものですが、メディカル AI 学会所属でない方にも自由にご覧いただけるよう、全ての資料をウェブで無料公開しています。colab を用いると、Google アカウントさえあれば誰でも無料で GPU が有効な環境の上で Python コードを実行することができます。従来は、GPU を搭載したコンピュータを自前で用意したり、また用意できたとしても様々な深層学習フレームワークを動作させられるように環境構築を行う部分などでつまづいてしまうケースも多くありましたが、colab を用いればこれらの行程をスキップして本質的に重要なコーディングの部分から学び始めることができます。
今回の学習資料は、全て colab 上で執筆を行い、colab から直接 GitHub 上のリポジトリへ.ipynb 形式のファイルを push し、Python パッケージの nbsphinx を用いてそれを HTML へ変換してドキュメントサイトを構築するというワークフローで作成されました。colab でノートブックを開くためのリンクをノートブック本体に埋め込んでおくことで、編集・実行・リポジトリへの push・確認といった作業が全てブラウザで完結するため、このような実践的な資料を執筆する作業を効率化することができます。
また、colab で書いたプログラムが実行時に生成したファイルは、簡単に Google Drive へコピーすることができるため（参考：External data: Drive, Sheets, and Cloud Storage）、学習の結果得られた成果物を再利用するといったことも行いました。具体的には、本資料は 1 章が 2〜3 時間で終えられるように作られていますが、中には深いニューラルネットワークの学習に必要な時間だけで数時間かかってしまうものもあります。そういった場合には、あらかじめ筆者らで途中まで colab 上で学習を行って学習途中のスナップショット（ある時点のネットワークの重みなどをファイルに保存したもの）を作成しておき、記事中ではそれをダウンロードしてきて途中から学習を再開するという形にすることで、資料中のコードを実行したあと待機する時間を減らしつつ、実際に学習が行われる様子を体験することができるよう工夫しています。
本資料は全 8 章からなり、機械学習に必要な数学の基礎から深層学習を用いた MRI 画像のセグメンテーション、血液の顕微鏡画像からの物体検出、DNA 配列解析、心電図の信号波形データの時系列解析といった具体的な応用まで、その背景にある理論の概説から実行可能なコードを用いた実践的な解説まで広く扱っています。目次は次の通りです。
1 章：機械学習に必要な数学の基礎1 章では、深層学習に限らず、機械学習の様々な手法を学んでいく際に必須となる微分の知識、線形代数の基礎、そして確率・統計の基礎について、最低限の知識をおさえるために簡潔にまとめています。 2 章：機械学習ライブラリの基礎2 章では、機械学習や深層学習の領域では広く用いられているPythonと、その代表的な数値計算ライブラリである NumPy に慣れるために、重回帰分析をNumPyのみを使って実装する方法をコードを実行しながら学んでいけるようになっています。また、様々な機械学習アルゴリズムを実装している Scikit-learn というライブラリの使い方も紹介しています。 3 章：ニューラルネットワークの基礎3章では、ニューラルネットワークの基礎について、図や動画を用いてできるだけ分かりやすく說明しました。NumPy を用いて誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を実装し、colab 上で実行してみることで、具体的な数値を見ながらニューラルネットワークの学習の仕組みを理解することができます。 4 章：Deep Learning フレームワークの基礎4 章では、より複雑なニューラルネットワークを扱いやすくするために深層学習フレームワークの一つである Chainer を用いた画像分類の問題に取り組みます。ここからは、colab 上で GPU を使ったより実践に近いプログラムを実行することで深層学習を活用していく際のエッセンスを効率よく学びます。 5 章：実践編: MRI 画像のセグメンテーション5 章では、心臓 MRI 画像の中から左心室の領域を抽出するセマンティックセグメンテーションのタスクに取り組みます。Chainer を用いて色々なニューラルネットワークを実装し、そのパフォーマンスの違いを見てみます。ChainerCV という画像を取り扱う場合に便利な Chainer の追加パッケージの使い方も簡単に說明しています。 6 章：実践編: 血液の顕微鏡画像からの細胞検出6 章では、血液の顕微鏡画像の中から赤血球、白血球、血小板の 3 種類の物体を検出する物体検出タスクに取り組みます。物体検出のためにデザインされたニューラルネットワークの中から代表的なものをいくつか概説し、ここでは Single Shot Multibox Detector (SSD) という手法を使って自ら用意したデータセット（ここでは血液の顕微鏡画像）を用いるモデルの訓練方法を解説しています。本章でもニューラルネットワーク自体の実装コードの転用や評価のために ChainerCV を活用しています。 7 章：実践編: ディープラーニングを使った配列解析7 章では、DNA 塩基配列を入力として受け取り、配列中の長距離相互作用を考慮した上で DNA 塩基配列と特定の転写調節因子の結合可能性を予測するために 1 次元 Dilated Convolution を使ったニューラルネットワークを訓練する方法を說明しています。 8 章：実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析8 章では、心電図の信号波形データを入力として、不整脈を検出するという時系列解析の問題に取り組んでいます。この章では 1 次元 Convolution と 1 次元 Dilated Convolution を使った教師あり学習による時系列データの分類方法について解説しています。
本資料を通じて、機械学習や深層学習の分野について学び始める方が増えることを期待しています。
また、本資料のうち 1 章〜 3 章の作成にあたっては株式会社キカガクの吉崎様にご協力をいただきました。この場を借りてお礼申し上げます。そして Google Colaboratory がなければこのような文章を中心としつつも実行可能なコードを埋め込むことで実践的な資料としても成り立たせるということはできませんでした。合わせてお礼申し上げます。

講義資料ページ: https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials
GitHub リポジトリ: https://github.com/japan-medical-ai/medical-ai-course-materials
日本メディカル AI 学会公認資格（メディカル AI 専門コース）：https://japan-medical-ai2019.org/qualification.html

【関連リンク】
日本メディカル AI 学会：https://www.japan-medical-ai.org/
株式会社キカガク：https://www.kikagaku.co.jp/
深層学習フレームワーク Chainer　https://chainer.org/

AdWords スクリプトが Google 広告スクリプトに

2019年1月16日水曜日

この記事は Google 広告スクリプトチーム、Mike Cloonan による Google Ads Developer Blog の記事 "AdWords scripts is now Google Ads scripts" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent } 先日、AdWords の名称が Google 広告に変更されました。それに伴い、AdWords スクリプトの名称も Google 広告スクリプトに変更されました。この変更の結果、スクリプト内の AdWordsApp および MccApp という名前も、新しい名称を反映するように変更されました。既存のスクリプトは影響を受けず、引き続き従来どおり動作します。

今後は、AdWordsApp ではなく AdsApp をご利用ください。同様に、MccApp ではなく AdsManagerApp をご利用ください。現在、すべてのドキュメント、サンプル、ソリューションを改訂して新しい名前を反映する作業を行っています。

この変更やその他の API 機能について質問がありましたら、フォーラムからご連絡ください。

- Google 広告スクリプトチーム、Mike Cloonan Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team

カスタマーマッチ要件のアップデート

2019年1月11日金曜日

この記事は AdWords API チーム、Nadine Sundquist による Google Ads Developer Blog の記事 "Update to Customer Match Requirements" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent } 2018 年 10 月に、カスタマーマッチ要件のアップデートについてお知らせしました。これは、メンバーのアップロードや、検索、YouTube、Gmail のキャンペーンでのカスタマーマッチの利用に影響します。

AdWordsUserListService 経由で CrmBasedUserList を作成する場合、ホワイトリストへの登録が必要になります。アカウントがホワイトリストに登録されていないと、リクエストは ADVERTISER_NOT_WHITELISTED_FOR_USING_UPLOADED_DATA エラーを返します。
CrmBasedUserList にメンバーをアップロードする際に、アカウントがホワイトリストに登録されていないと、CAN_NOT_MUTATE_SENSITIVE_USERLIST エラーとなります。
CampaignCriterionService または AdGroupCriterionService を使用する際に、ホワイトリストに登録されていないアカウントの CrmBasedUserLists をターゲットにすると、INVALID_ID エラーとなります。
カスタマーマッチを使用しており、アカウントがホワイトリストに登録されていない場合、キャンペーンの提供に影響する可能性があります。キャンペーンがカスタマーマッチのみをターゲットにしている場合、キャンペーンは中止されます。キャンペーンに他の Audience が設定されている場合、他の Audience に対してキャンペーンの提供が継続されます。

ホワイトリストの適用基準は、要件をご覧ください。ホワイトリストへの登録を申請したい場合、担当のアカウントマネージャーまでご連絡ください。ホワイトリストに登録されると、カスタマーマッチでエラーが発生することはなくなり、他に何も変更することなく、通常どおりにキャンペーンを提供できます。

疑問に思うことがありましたら、AdWords API フォーラムからご連絡ください。

- AdWords API チーム、Nadine Sundquist Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team

AMP Conf 2019 が東京で開催されます

2019年1月10日木曜日

この記事は Google AMP プロジェクトマーケティングリード、Matt Ludwig による Accelerated Mobile Pages Project の記事 "Announcing AMP Conf 2019: Tokyo" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

Times of India Greenslips.co.auEC-CUBE

AMP Conf 2019 はついに東京へ！このような盛り上がりを受けて、2019 年の AMP Conf は 4 月 17 日、18 日に東京で開催することが決定されました。AMP のコアデベロッパーやコントリビューター、AMP を利用してサイト制作をしているエンジニアやデザイナー、そして新たなガバナンスモデルを形成しているコミッティーのメンバーと一緒に、AMP の最新情報や事例を見ていきましょう。コアな AMPHTML のトピックだけでなく、AMP stories、AMP for email、AMPHTML ads などの新しいフォーマットに関するアップデートも予定されています。またすべての方に楽しんでいただけるよう、コンテンツは英語だけでなく日本語でも聞けるように通訳される予定です。
そして今年も多くの方からの声や意見を反映するため、セッションの一般募集が行われています。皆さんが取り組まれた AMP の面白い使い方や、本番環境で利用するにあたっての苦労話、開発プロセスにおける工夫や、ウェブエコシステムの中での AMP の捉え方など、さまざまな話題をご応募ください。
AMP Conf に参加するにはこちらのフォームからお申込みください。また、数に限りはありますが、一部の支援が必要なコミュニティなどを対象とした旅費の援助も検討されていますので、ご希望の方は登録時にお申込みください。もし東京に来れない場合は、ライブストリーミングやセッション動画の公開も行われますので、AMP YouTube チャンネルに登録してください。
開催日が近づくにつれ、より詳細なトークコンテンツが更新される予定ですので、ぜひともご確認ください。もうすぐ（あと100日以内で 😲）皆さまとお会いできることを楽しみにしています。Yusuke Utsunomiya - Mobile Solutions Consultant, gTech

EC-CUBE の AMP 対応がプログレッシブに進行中

2019年1月9日水曜日

この記事は Google モバイルソリューションコンサルタント、Yusuke Utsunomiya と Google グローバルプロダクトパートナーシップ Monisha Varadan による Accelerated Mobile Pages Project の記事 "Progressively AMPlify EC-CUBE" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent }EC-CUBE が、e コマースストアで AMP を使用するためのベータ版プラグインをリリースしました。このプラグインは、EC-CUBE のパートナーとして知られている株式会社サンデイシステムズが、Google のモバイルソリューションコンサルタントと協力してわずか 1 か月で開発したものです😲。ウェブサイトで EC-CUBE を利用している方は、こちらからプラグインを試してみることができます。

EC-CUBE は PHP ベースの CMS です。180 万回以上ダウンロードされ、3 万以上のマーチャントに利用されていますが、さらにエンドユーザーの UX を向上する機会を探していました。2018 年 10 月には、バックエンドパフォーマンスとアーキテクチャに重点を置いたメジャーアップデート v4.0.0 をリリースしたばかりです。さらに、AMP と主な PWA テクノロジーを活用してフロントエンドも最適化することが決まりました。新しくリリースされた AMP プラグインはまだ試験運用版フェーズですが、いくつかの特筆すべき機能はすでに備わっており、高速で最適化された UX/DX を提供しています。

PHP デベロッパーコミュニティとの親和性を考慮し、既存の EC-CUBE の PHP Twig テンプレートを有効な AMP テンプレートに変換します。AMP 固有の構文に悩まされる必要はありません！

このプラグインは、CMS 管理画面から設定できます。デベロッパーは、プラグインのオン / オフを切り替えたり、レイアウトをカスタマイズしたり、コンポーネントを開発したり、変換した AMP テンプレートを専用の UI から直接編集したりできるようになります。

デベロッパーは、「Paired AMP モード」と「AMP First モード」から選択することができます。Paired AMP モードでは、メインサイトは影響を受けませんが、検索エンジンなどのランディングページとして AMP を使うように最適化されます。AMP First モードでは、サイト上のすべてのページで常に AMP が使用されるようにサイト全体が変更されます。

このプラグインは、PWA としても動作します。プラグインには Service Worker とウェブアプリマニフェストがバンドルされているので、デベロッパーは EC-CUBE ストアをモバイル端末のホーム画面に追加したり、オフラインで使用したりできるようになります。

EC-CUBE はデフォルトテンプレート（アイスクリームショップ🍦）を使ったトライアルを実施し、スピードが大幅に向上し、各機能が正しく AMP に変換されていることを確認しています。たとえば、スライドメニューには「amp-sidebar」、商品オプションの取得には「amp-list」、ユーザーがオプションを選択した際に価格を変更する処理には「amp-bind」が使われています。

WebPageTest の Fast 3G / Moto G4 シミュレーションで、非 AMP ページと事前レンダリングされているペア AMP ページを比較した際のイメージ

レスポンシブな AMP ファーストモード。ストアのトップページ、一覧ページ、商品詳細ページのすべてが AMP 化されている。インタラクティブな UI で AMP ページから AMP ページへのスムーズなナビゲーションを実現していることがわかる。トライアルでは、ホーム画面に追加、オフラインブラウジングなどの PWA 機能の実験も行われました。マーチャントは、ビジネス戦略において、このようなアプリ的機能を活用することも検討できるようになります。

この EC-CUBE のソリューションは、昨年 11 月に開催された Chrome Dev Summit の「Progressive Content Management Systems」というセッションで取り上げられました。また、EC-CUBE とサンデイシステムズ社は、AMP プラグインの詳細とプロジェクトの全体像をこちら（日本語）の記事で公開しています。コードスニペットやアーキテクチャから、その仕組みがわかるはずです。デモページにアクセスしてプラグインを試し、GitHub のコードを確認してみてください。そして、感想をお聞かせください！コメントやフィードバックは大歓迎です。プラグインの GitHub Issue や、Slack チャンネルからお寄せください。
プロジェクト全体について助言してくれた Google デベロッパーアドボケートの Alan Kent、Google グローバルプロダクトパートナーシップの Chris Sater に感謝いたします。Yusuke Utsunomiya - Mobile Solutions Consultant, gTech

Firebase Test Lab の iOS 完全サポートと Robo の改善

2018年12月28日金曜日

この記事はデベロッパーアドボケート Doug Stevensonによる The Firebase Blog の記事 "Firebase Test Lab launches full support for iOS, Robo improvements" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

Doug Stevenson
デベロッパーアドボケート

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